2つの移動平均のクロスオーバー戦略

作者: リン・ハーンチャオチャン開催日:2023年11月2日17時04分55秒
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この記事では,両移動均線のトレンドと戦略の詳細な分析を紹介しています.

概要

ダブル・ムービング・平均クロスオーバー戦略は,最も人気のある取引戦略の1つです. 急速な移動平均とゆっくりとした移動平均のクロスオーバーを購入・販売信号として利用します. 急速なMAが遅いMAを超えると,購入信号を生成します. 急速なMAが遅いMAを下回ると,販売信号を生成します. この戦略は伝統的なトレンドフォロー戦略のカテゴリーに属します.

戦略の論理

この戦略は,長さ10と13の単純な移動平均値を使用する. 10期SMAが13期SMAを超えると,購入信号が生成される. 10期SMAが13期SMAを下回ると,販売信号が生成される.

ショートポジションを現在保有している間,ロング条件が満たされている場合,ショートポジションはロングポジションに入る前に最初に閉鎖されます.同様に,ロングポジションを現在保有している間,ショート条件が満たされている場合,ロングポジションはショートポジションに入る前に最初に閉鎖されます.

ストップ・ロスは,ストップ・ロスの値が値上がりしたときに,ストップ・ロスの値が上昇し,ストップ・ロスの値が上昇し,ストップ・ロスの値が上昇し,ストップ・ロスの値が上昇し,ストップ・ロスの値が上昇し,ストップ・ロスの値が上昇し,ストップ・ロスの値が上昇し,ストップ・ロスの値が上昇し,ストップ・ロスの値が上昇し,ストップ・ロスの値が上昇し,ストップ・ロスの値が上昇し,ストップ・ロスの値が上昇し,ストップ・ロスの値が上昇し,ストップ・ロスの値が上昇し,ストップ・ロスの値が上昇し,ストップ・ロスの値が上昇し,ストップ・ロスの値が上昇し,ストップ・ロスの値が上昇し,ストップ・ロスの値が上昇し,ストップ・ロスの値が上昇し,ストップ・ロスの値が上昇し,ストップ・ロスの値が上昇し,ストップ・ロスの値が上昇し,ストップ・ロスの

利点分析

この戦略は,傾向を把握し,中期から長期間の傾向の動きを追います.
ダブルMA設計は偽の突破を効果的にフィルターに役立ちます
ストップロスは個々の取引の損失を制御するのに役立ちます.
戦略の論理は単純で分かりやすいです
MAパラメータは最適化のために調整できます.

リスク分析

トレンドをフォローする戦略としてトレンドの逆転に巻き込まれるリスクがあります
MAシステムは遅れてターニングポイントを見逃します
不適切なストップ損失設定は,不必要な損失を引き起こす可能性があります.
2つのMAクロスオーバーは偽信号を完全に排除しません
戦略は基本を無視しテクニカルにのみ焦点を当てています

改善の方向

MA パラメータを最適化して最適な期間を見つけることができます.
信号の精度が向上する
ストップ・ロスは価格に合わせて調整できます
スクリーン信号に追加フィルターを追加できます
損失を制限するためにマネーマネジメントを向上させることができます

結論

ダブル移動平均クロスオーバーは,トレンドフォロー戦略のシンプルで実用的な方法である.中長期のトレンドを効果的に把握し,安定した余剰リターンを生み出すことができる.しかし,トレンドの逆転で鞭打ちされるリスクがあります. 戦略はパラメータ最適化,より良い信号フィルタリング,および強化されたリスク管理を通じて改善することができます. 全体として,それは初心者向けに理想的なスタート戦略です.

/*backtest
start: 2022-10-26 00:00:00
end: 2023-11-01 00:00:00
period: 1d
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Futures_Binance","currency":"BTC_USDT"}]
*/

// This source code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/
// © chiragchopra91
//@version=4

strategy(title='Chirag Strategy SMA', shorttitle='CHIRAGSMA', overlay=true)

longCondition = crossover(sma(close, 10), sma(close, 13))
shortCondition = crossover(sma(close, 13), sma(close, 10))

// Set stop loss level with input options
longLossPerc = input(title="Long Stop Loss (%)", type=input.float, minval=0.0, step=0.1, defval=1) * 0.01
shortLossPerc = input(title="Short Stop Loss (%)", type=input.float, minval=0.0, step=0.1, defval=1) * 0.01

longStopPrice  = strategy.position_avg_price * (1 - longLossPerc)
shortStopPrice = strategy.position_avg_price * (1 + shortLossPerc)

if longCondition
    if strategy.position_size < 0
        strategy.close('Short', comment="SHORT EXIT")
    strategy.entry('Long', strategy.long, comment="BUY")

if shortCondition
    if strategy.position_size > 0
        strategy.close('Long', comment="BUY EXIT")
    strategy.entry('Short', strategy.short, comment="SHORT")

if strategy.position_size > 0
    strategy.exit('LONG SL', stop=longStopPrice, comment="LONG SL EXIT")

if strategy.position_size < 0
    strategy.exit('SHORT SL', stop=shortStopPrice, comment="SHORT SL EXIT")

もっと

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2つの移動平均のクロスオーバー戦略

概要

戦略の論理

利点分析

リスク分析

改善 の 方向

結論

改善の方向